python数据分析实验报告_Python数据分析综合小练习：销售数据分析
有这样一个小小的练习题：
卖电子商品的老板，每天记录了自己卖出的U盘，电脑支架，插座，电池，音箱，鼠标，usb数据线，手机充电线等数量，客户的需求是一方面，也可以通过客户购买关联性比较强的商品进行引导，以提高销量，比如：客户买了无线鼠标，你可以向他卖电池。
有些是可以通过我们的常识判断，但是怎么通过数据，客观地发现商品之间有没有相关性。机器学习可以通过关联规则Apriori算法挖掘，没有机器学习算法基础，怎么用统计学知识解决，本案例分享给大家。
目 录
1、问题描述
2、导入外部包，加载数据
3、相关性分析
4、绘图展示
1、问题描述
（1）使用pandas读取文件"销售记录.xlsx"中的数据；
（2）对各产品之间的销售情况做相关分析；
（3）找出相关系数最大的两类产品；
（4）画出相关系数最大的两类产品销售情况的拆线图（一张图内，不同颜色）；
（5）实验报告内容包括：问题描述、代码、运行结果以及实验感想；
2、导入外部包，加载数据
加载数据
可以按到，数据总共29行，每天一行，11列，包括10中在售商品。数据很整齐，没有缺失，全部是数值型。
3、相关性分析
相关性，可以通过计算两个变量之间的相关性系数分析，两个变量之间的协方差和标准差的商。X和Y的相关性系数，数学计算公式如下：
相关系数，是一个介于1和-1之间的值，其中，1表示变量完全正相关，0表示无关，-1表示完全负相关：
0.8-1.0 极强相关
0.6-0.8 强相关
0.4-0.6 中等程度相关
0.2-0.4 弱相关
0.0-0.2 极弱相关或无相关
而Python有专门的函数计算相关性系数corr()函数。
相关性系数绘制的热力图如下，颜色越深表示相关性越强：
可以看出，相关性最强的是“鼠标”和“键盘”，中等程度相关，数据量如果足够大，可能更加准确。
如果不靠肉眼看，通过程序，如何选出相关性最强的产品？
如上，我们通过处理，同样得到，相关性最强的是“鼠标”和“键盘”。
4、绘图展示
通过上面相关性系数的计算，得出相关性最强的是“鼠标”和“键盘”，但是形象直观的呈现出来，两种产品销量是不是相关，需要绘制折线图。
通过绘制的折线图可以看出，两种产品的销量基本是同步变化的，一种增长（下降）的时候另一种也增长（下降）。
本例的数据仅有29条，如果增加数据量（样本数量），可能更具说服力。也符合业务场景，鼠标和键盘捆绑销售，或者买了键盘打折促销鼠标。^!^
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